Bedrägeridetektering med Python och TensorFlow Träningskurs

Denna intensiva, praktiska kurs täcker avancerade Python-tekniker, ingenjörsbästa praxis och vanligt använda designmönster för att skapa underhållbara, testbara och högprestanda Python-applikationer. Kursen betonar moderna verktyg, typer, koncurrensmodeller, arkitekturmönster och distributionsklara arbetsflöden.

Denna instruktörsvägledna, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivå- till avancerade Pythonutvecklare som vill anta professionella praxis och mönster för produktionsklar Python-system.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Använda Python-typer, dataclasses och typkontroll för att öka koddens pålitlighet.
• Använda designmönster och arkitekturprinciper för att strukturera robusta applikationer.
• Implementera koncurrens och parallellism korrekt med hjälp av asyncio och multiprocessing.
• Bygga vältestad kod med pytest, egenskapsbaserat testning och CI-pipeliner.
• Profilerar, optimerar och hårdnar Python-applikationer för produktionsanvändning.
• Paketera, distribuera och distribuera Python-projekt med moderna verktyg och containrar.

Kursformat

• Interaktiva föreläsningar och korta demonstrationer.
• Praktiska laborationer och kodövningar varje dag.
• Kronhögsta miniprojekt som integrerar mönster, testning och distribution.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning eller fokusområde (data, webb eller infra), kontakta oss för att ordna.

Denna kurs lär ut praktiska tekniker för att designa, bygga, testa och distribuera agentbaserade (autonoma) system med hjälp av Python. Den täcker agent-loopen, verktygsintegreringar, minnes- och tillståndshantering, orchestrationsmönster, säkerhetskontroller och produktionsaspekter.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till mellannivå- till avancerad nivås ML-ingeniörer, AI-utvecklare och mjukvaruutvecklare som vill bygga robusta, produktionsklara autonoma agenter med hjälp av Python.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Designa och implementera agent-loopen och beslutsfattande arbetsflöden.
• Integrera externa verktyg och API:er för att utöka agents kapacitet.
• Implementera kort- och långtidsminnesarkitekturer för agenter.
• Koordinera flerstegsorchestrationer och agentkompositioner.
• Tillämpa bästa praxis för säkerhet, åtkomstkontroll och observabilitet för distribuerade agenter.

Kursens format

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Hållbara labbar för att bygga agenter med Python och populära SDK:er.
• Projektbaserade övningar som ger produktionsklara prototyper.

Kursanpassningsalternativ

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.

🔍 Utforskar praktiska tillvägagångssätt för datavetenskap och AI med Python — ger yrkesverksamma de färdigheter som krävs för att analysera data, bygga maskininlärningsmodeller och implementera AI-drivna lösningar i affärssammanhang. 📊 Omfattar CRISP-DM-arbetsflöden, statistisk analys, övervakad och oövervakad inlärning, djupinlärning med TensorFlow, naturlig språkbehandling, stor datamängd med Spark och datadriven berättelseformgivning. 💼 Lämplig för nybörjare som söker certifiering inom datavetenskap med Python samt karriärrelevanta analysutbildningar.

Artificial Intelligence med Python handlar om att utveckla intelligenta system med hjälp av Python’s omfattande ekosystem av AI- och maskininlärningsbibliotek.

Denna instruktörsledda liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till mellan-nivå Python programmerare som vill designa, implementera och distribuera AI-lösningar med Python.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Implementera AI-algoritmer med hjälp av Python’s kärnbibliotek för AI.
• Arbeta med övervakade, oövervakade och förstärkta inlärningsmodeller.
• Integrera AI-lösningar i befintliga applikationer och arbetsflöden.
• Utvärdera modellprestanda och optimera för noggrannhet och effektivitet.

Utbildningsformat

• Interaktiv föreläsning och diskussion.
• Många övningar och praktik.
• Hands-on implementation i en live-lab miljö.

Anpassningsalternativ för kursen

• För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.

Tillämpad AI från grunden i Python ger programmerare och dataanalytiker de grundläggande teknikerna för att bygga maskininlärningslösningar från grunden med Python. Den täcker kärnprinciperna för övervakad inlärning inom klassificering och regression, oövervakad inlärning inom clustering och avvikelsedetektering samt avancerade arkitekturer för neurala nätverk. Boken undersöker beprövade metoder för arbete med scikit-learn, Apache Spark MLlib och Jupyter-notböcker för praktisk AI-utveckling. Den hjälper yrkesverksamma att implementera praktiska ML-modeller, utvärdera algoritmers begränsningar och slutföra tillämpade projekt för lösa verkliga problem.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå Python som vill förbättra sin Python utvecklingsupplevelse med hjälp av AWS Cloud9.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera AWS Cloud9 för Python-utveckling.
• Förstå AWS Cloud9 IDE-gränssnittet och funktionerna.
• Skriv, felsök och distribuera Python applikationer i AWS Cloud9.
• Samarbeta med andra utvecklare med hjälp av AWS Cloud9-plattformen.
• Integrera AWS Cloud9 med andra AWS-tjänster för avancerade distributioner.

Kursöversikt

Denna praktiska utbildning är avsedd för professionella med bakgrund inom dataengineering som vill bygga upp praktiska färdigheter inom artificiell intelligens, Python och stora språkmodeller (LLM). Kursen fokuserar på verkliga tillämpningar och omfattar användning av modeller, prompt-engineering samt utveckling av AI-drivna lösningar. Deltagarna genomgår progressiva övningar som leder från grundläggande koncept till att bygga distribuerbara AI-arbetsflöden.

Format för utbildningen

• Fysisk klassrumsutbildning

• Instruktörsledda sessioner med vägledande praktik

• Interaktiva diskussioner och verkliga fallstudier

• Dagliga praktiska övningar

Kursmål

• Förstå centrala AI- och maskininlärningskoncept relevanta för moderna tillämpningar

• Stärka Python-färdigheter för AI-utveckling och arbetsflöden med data

• Lära sig hur stora språkmodeller fungerar och hur man använder dem effektivt

• Designa och optimera prompts för tillförlitliga resultat

• Bygga helhetliga AI-lösningar med hjälp av API:er och ramverk

• Integrera AI i dataengineering-pipelines

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade professionella som önskar fördjupa sin förståelse av datorseende och utforska TesnorsFlows möjligheter att utveckla sofistikerade visningsmodeller med hjälp av Google Colab.

Vid slutet av den här utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Bygga och träna konvolutionella neuronnät (CNNs) med TensorFlow.
• Utnyttja Google Colab för skalarbar och effektiv molnbaserad modellutveckling.
• Implementera bildförbearbetningsmetoder för datorseendeuppgifter.
• Distribuera datorseendemodeller för praktiska tillämpningar.
• Använda transfer learning för att förbättra prestandan på CNN-modeller.
• Visualisera och tolka resultaten av bildklassificeringsmodeller.

Denna instruktörsledd, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå-Python-utvecklare och dataanalytiker som vill förbättra sina kunskaper i dataanalys och -manipulation med Pandas och Numpy.

Till slut av denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en utvecklingsmiljö som inkluderar Python, Pandas och NumPy.
• Skapa ett dataanalysprogram med hjälp av Pandas och Numpy.
• Framföra avancerade datamanipulationer, sortering och filtrering.
• Genomföra aggregeringsoperationer och analysera tidsrader.
• Visualisera data med hjälp av Matplotlib och andra visualiseringsbibliotek.
• Felsöka och optimera deras dataanalyskod.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till datavetenskapsmän och utvecklare på mellan nivå som vill förstå och tillämpa djupinlärningstekniker med hjälp av Google Colab-miljön.

Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:

• Installera och navigera i Google Colab för djupinlärningsprojekt.
• Förstå grunderna i neurala nätverk.
• Implementera djupinlärningsmodeller med TensorFlow.
• Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller.
• Använda avancerade funktioner i TensorFlow för djupinlärning.

Denna instruktörsvägda, liveutbildning (online eller på plats) riktas till utvecklare som vill använda FARM-stacken (FastAPI, React och MongoDB) för att bygga dynamiska, prestandarika och skalbara webbapplikationer.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera den nödvändiga utvecklingsmiljön som integrerar FastAPI, React och MongoDB.
• Förstå de viktigaste koncepten, funktionerna och fördelarna med FARM-stacken.
• Lära sig hur man bygger REST-API:er med FastAPI.
• Lära sig hur man designar interaktiva applikationer med React.
• Utveckla, testa och distribuera applikationer (frontend och backend) med FARM-stacken.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) är riktad till utvecklare som vill använda FastAPI med Python för att enklare och snabbare bygga, testa och distribuera RESTful APIs.

Genom denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Sätta upp den nödvändiga utvecklingsmiljön för att utveckla APIs med Python och FastAPI.
• Skapa APIs snabbare och enklare med hjälp av FastAPI-biblioteket.
• Lära sig hur man skapar datamodeller och scheman baserat på Pydantic och OpenAPI.
• Ansluta APIs till en databas med hjälp av SQLAlchemy.
• Implementera säkerhet och autentisering i APIs med hjälp av FastAPI-verktyg.
• Skapa containrar och distribuera webb-APIer till en molnserver.

syftet med kursen är att ge allmän färdighet i att tillämpa maskin inlärnings metoder i praktiken. Genom att använda programmeringsspråket python och dess olika bibliotek, och baserat på en mängd praktiska exempel lär den här kursen Hur man använder de viktigaste Bygg stenarna i Machine Learning, hur man fattar beslut om data modellering, tolkar utdata från algoritmerna och validera resultaten.

vårt mål är att ge dig färdigheter att förstå och använda de mest grundläggande verktygen från verktygs lådan Machine Learning tryggt och säkert och undvika de vanliga fallgroparna i data Sciences applikationer.

Denna instruktörsledda liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och dataanalytiker som vill använda TensorFlow 2.x för att bygga prediktionsmodeller, klassificerare, generativa modeller, neuronnätverk osv.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Installera och konfigurera TensorFlow 2.x.
• Förstå fördelarna med TensorFlow 2.x över tidigare versioner.
• Bygga djupinlärningsmodeller.
• Implementera en avancerad bildklassificering.
• Distribuera en djupinlärningsmodell till molnet, mobil och IoT-enheter.

Detta kurs ger dig begreppskunskap inom neuronnät och generellt inom maskininlärningsalgoritmer, djupinlärning (algoritmer och tillämpningar).

Del 1 (40%) av detta träningsprogram fokuserar mer på grunderna men kommer att hjälpa dig att välja rätt teknik: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras etc.

Del 2 (20%) av träningsprogrammet introducerar Theano - en Python-bibliotek som gör det enkelt att skriva djupinlärningsmodeller.

Del 3 (40%) av träningsprogrammet baserar sig på TensorFlow - API för Googles öppen källkodsbibliotek för djupinlärning. Exemplen och praktiska delarna kommer att göras i TensorFlow.

Målgrupp

Denna kurs är tänkt för tekniker som vill använda TensorFlow för sina djupinlärningsprojekt

Efter att ha avslutat denna kurs kommer deltagarna att:

• ha en bra förståelse för djupinlärningsnätverk (DNN), CNN och RNN
• förstå TensorFlow:s struktur och distributionsmekanismer
• kunna utföra installations-, produktionsmiljö-, arkitekturuppgifter och konfiguration
• kunna bedöma kodkvalitet, genomföra felsökning, övervakning
• kunna implementera avancerade produktionsscenarier som träning av modeller, bygga grafer och loggning